期刊,情报杂志 2024年卷12期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

情报杂志

陕西省科学技术信息研究所

主办单位：陕西省科学技术信息研究所

主　　编：薇子

出版周期：月刊

国际刊号：1002-1965

电子邮箱：qbzz@263.net

电　　话：029-85529749

邮政编码：710054

地　　址：陕西省西安市雁塔路南段99号

情报杂志/Journal Journal of IntelligenceCSSCICHSSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>《情报杂志》（月刊）是由陕西省科学技术信息研究所主办的我国情报学领域的学术性刊物，是中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊及中文图书馆学情报学类核心期刊。目前已被国内万方、CNKI、维普三大权威数据库全文收录。《情报杂志》立足情报学领域，兼顾理论研究与应用研究，以鼓励原创和培养新作者为已任；坚持严谨求实的办刊风格，崇尚科学，鼓励创新，倡导学术争鸣，抵制学术造假。主要栏目：情报研究、评价研究、竞争情报、知识管理、信息资源、信息服务、信息技术

正式出版

收录年代

基于大语言模型的群体性突发事件事理图谱构建与演化分析

黄少年王焕然李佩霖

161-169页

查看更多>>摘要：[研究目的]基于大语言模型自动构建群体性突发事件事理图谱,进行时序演化路径和关系演化路径的可视化分析,揭示群体性突发事件的发展脉络和演化规律,为应急决策提供理论和实践参考.[研究方法]构建群体性突发事件本体模型,设计基于ChatGPT的多轮提示模板实现零样本的实体、实体关系、事件、事件关系抽取,并设计评价指标对大模型信息抽取效果进行客观评估.采用Neo4j图数据库实现事理图谱的自动构建与可视化,并基于事理图谱查询进行群体性突发事件演化分析.[研究结论]基于大语言模型进行零样本的群体性突发事件信息抽取,既能发挥大语言模型上下文学习的智能性,又能节省时间和计算资源.其在各个任务上的F1值均优于传统的深度学习模型,验证了其在事理图谱自动构建中的可行性及在突发事件演化分析中的有效性,为大语言模型在突发事件应急决策中的应用提供了新方向.

关键词：

突发事件大语言模型本体模型信息抽取事理图谱演化分析

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维普

颠覆性指数测度有效性评估及其影响因素研究

李楠任颖张永娟

170-177页

查看更多>>摘要：[研究目的]颠覆性指数的提出为量化分析科学研究的创新性提供了新的视角和方法,探究颠覆性指数及其改进方法的有效性和影响因素有助于研究人员深层理解并合理运用相关定量计算方法,并为其今后的算法改进与拓展应用提出参考建议.[研究方法]选取Science期刊上发表的生命科学领域论文为研究数据集,以同行评议结果为基准评估四种典型颠覆性指数的有效性,并通过回归分析探索引用关系和合作关系等影响因素与颠覆性指数的相关性,分析引入相关影响因素对颠覆性指数进行改进的可行性.[研究结论]结果表明,不同颠覆性指数改进方法表现出不同的效度,其中Dn指数和Rela_DZ指数在测度颠覆性创新程度时表现更好.此外,参考文献数和作者数与颠覆性创新程度呈负相关关系,机构数与其具有正相关关系,可将其相关指标纳入颠覆性指数计算方法中以进一步改进及拓展颠覆性指数的应用.

关键词：

颠覆性指数有效性评估同行评议D指数Dn指数Rela_DZ指数DT指数

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基于关键词扩展的社会化问答社区短文本分类研究——以法律问答社区为例

臧志栋韩挺李秀霞

178-185页

查看更多>>摘要：[研究目的]将关键词词向量特征扩展方法应用于社会化问答社区的短文本分类,解决问题短文本特征稀疏和语义不明确的缺陷,提高问答社区的信息服务质量.[研究方法]结合TF-IDF与Word2vec扩展关键词特征,以增强短文本的语义信息.将CNN特征提取、BiLSTM上下文信息捕捉和Attention权重分配的优势相结合,构建CNN-BiLSTM-Attention模型.以爬取到的"找法网"数据集为例,经过关键词词向量特征扩展后,利用CNN-BiL-STM-Attention模型实现法律问答社区短文本的有效分类.[研究结论]通过在8个法律主题上的实证研究表明,关键词扩展后的分类效果高于扩展前,且关键词扩展数量达到13个时分类效果最优;利用CNN-BiLSTM-Attention模型对扩展后的法律问答短文本进行分类,分类准确率达到97.63％,与其他几种分类器相比,该模型的分类准确率平均高出1.08％.

关键词：

关键词特征扩展社会化问答社区短文本分类深度学习CNN-BiLSTM-Attention模型

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替代信息搜索情境下的用户转移意愿研究

冷旭陈渝

186-197页

查看更多>>摘要：[研究目的]生成式AI可作为社会行动者帮助用户搜索和生成信息,探究用户从以人为中介转向以AI智体为中介进行替代信息搜索的机理,对推动该技术采纳/使用具有重要意义.[研究方法]基于PPM理论构建研究模型,通过结构方程模型(SEM)进行假设分析,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)揭示构念间的非线性关系并对其进行重要性排序.[研究结论]研究表明,信息质量不满、感知效率不满、技术示能性(交互性、便利性、直接效益)、信息素养自我效能感、认知惯性及社会影响显著影响用户转移意愿.社会影响是导致用户转移意愿的最重要因素.研究结果为设计更具鲁棒性的生成式AI及其采纳/使用提供参考.

关键词：

替代信息搜索生成式AI技术示能性信息质量ANFIS用户转移意愿PPM理论

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从分野到融合:多学科视角下的数据跨境研究综述

李卓卓刘子轶

198-206,后插1页

查看更多>>摘要：[研究目的]回顾梳理当前不同学科对数据跨境研究进展,以期为数据跨境的相关研究提供参考和借鉴,拓展图书情报学科的研究视角.[研究方法]通过文献调研,从多学科的视角系统阐述了数据跨境研究中数据权利、技术、资产三个重要方向,并在此基础上对数据的分类分级以及多元场景中的数据跨境研究展开进一步探索.[研究结论]通过研究发现,现有研究形成了数据流、权利与利益三大研究视角,不同学科依据自身特点进行了针对性的研究,但目前研究仍存在一定的欠缺.首先,整体研究还缺乏贯通学科的支撑性理论体系与系统化研究.其次,图书情报学科的研究还不够聚焦,缺乏研究范式和研究视角.最后,未来的研究还需重视全球化与地缘冲突的博弈.

关键词：

数据跨境数据主权数据治理跨境数据

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